الجمع بين استراتيجيات التداول متعددة

لدي 10 استراتيجيات فريدة من نوعها التي أود أن تجميعها في واحد إي. أحتاج أن يكون هذا مشفرة في شكل MQL4. إذا تبين أن هذا الطلب يكون فعالا من حيث التكلفة، سيكون لدي 20 -50 المزيد من الطلبات خلال الأشهر القليلة المقبلة في نفس الشكل، ولكن مع 10 استراتيجيات جديدة. أفضل استخدام نفس المبرمج لكل من هذه إذا كان ذلك ممكنا. مما يجعل من السهل على الدوران السريع بالنسبة لكلا منا، ولكن هذا هو مجرد تفضيل. غير مطلوب. جميع الاستراتيجيات هي أوامر السوق وسيكون لها شرط دخول وخروج فريدة من نوعها. تحتاج جميع الإشارات إلى التحقق من عدم وجود أي أوامر مفتوحة حاليا لهذا الرمز. يجب أن يكون هناك استراتيجية واحدة مفتوحة في أي وقت واحد. تحتاج كل استراتيجية أن يكون لها عدد السحر فريدة من نوعها المخصصة لها (لتتناسب مع رمز الخروج السليم إلى النظام الأصلي) وسوف وظيفة التنبيه البريد الإلكتروني تؤدي في كل مرة أمر مفتوح أو مغلق مع تفاصيل رمز والسحر عدد المدرجة. خطأ يغير مع رمز الخطأ مع رمز سيتم أيضا إرسال وينبغي أن عدد خطأ من 3 أو أكثر هالتيسابل إي. سيتم استخدام معلمة محددة من قبل المستخدم للسماح بوضع حجم حجم وحدة الحجم، وينبغي أن تكون قادرة على دعم الكثير الصغيرة (.10). كل رمز يحتاج إلى دعم 45 وسطاء العشرية، فضلا عن معيار، الجزئي والصغيرة الكثير. وسيتم توفير علم بول تعريف المستخدم لكل استراتيجية بحيث استراتيجية محددة يمكن بسهولة تعطيل في وقت التشغيل (10. أونوف) معلمة تعريف المستخدم سيتم تضمين متغير إنت التي من شأنها أن تحدد أي أمر مفتوح لكسر حتى (استبدال المحطة الأصلية قيمة الخسارة) مع تعيين القيمة الافتراضية إلى 30 نقطة. أي إستراتیجیات لیس لدیھا وقف الخسارة (معظمھا سوف) في الخطوة 2 أدناه سوف تتغیر إلی متغیر محدد من قبل المستخدم مع مجموعة افتراضیة إلی 50 نقطة. بمجرد أن يكون لديك قالب أساسي لهذا، يجب أن يكون هذا طلب عمل سريع جدا للمضي قدما. وستقدم جميع الاستراتيجيات في شكل ثلاثة أجزاء على النحو التالي. سيكون هناك 10 من هذه الاستراتيجيات جزء 3. فورمات الموجز إذا كانت الخطوة الأولى صحيحة وضع أمر السوق استنادا إلى حالة (شروط) الخطوة 2 والخروج من التجارة استنادا إلى الشرط في الخطوة 3 1) لونغنتريكونديتيون (عالية (13) لوت إما (88)) 2) دخول طويل إذا كان لونغنتريكونديتيون صحيحا إذا لم يكن هناك موقف مفتوح ثم شراء في سما (79) (-0.4 أتر (99)) الحد من وقف الخسارة (1 أتر (5)) نقطة إذا كان ماركبوسيتيون طويل إذا ماسد (12، 26، 9) غ 0 وضع إغلاق في السوق تنويع استراتيجياتك وليس أصولك تعرف فئة الأصول بأنها فئة محددة من الأدوات المالية ذات الصلة مثل الأسهم والسندات أو النقدية. وغالبا ما تعتبر هذه الفئات الثلاث فئات الأصول الرئيسية، على الرغم من أن الناس غالبا ما تشمل العقارات أيضا. وتتبنى المؤسسات وغيرهم من المهنيين الماليين الحاجة إلى تنويع المحافظ على نحو سليم عبر فئات الأصول المتعددة من أجل تنويع المخاطر. وتدعم عقود من البحوث الأكاديمية الرأي القائل بأن اختيار كل فئة من فئات الأصول في حافظة ما هو أكثر أهمية بكثير من اختيار الأسهم الفردية أو الوظائف الأخرى. ومع ذلك، ثيريس عيب واحد وكبير في نتائج أبحاثهم. في نفس الخطأ المتأصل في فئات الأصول بشكل عام. إن فئات األصول متعمدة عمدا، واستخدامها غير قادر على خلق تنويع حقيقي للمحفظة لسببين رئيسيين: من خالل تصنيف فئات األصول على أنها طويلة فقط في األسواق ذات الصلة، فإن فئات األصول المختلفة تعرض الناس لنفس محركات العائد. ونتيجة لذلك، هناك خطر من أن فشل سائق عائد واحد سيؤثر سلبا على فئات الأصول المتعددة. الحد من فرص التنويع لفئات الأصول يلغي العديد من استراتيجيات التداول التي، لأنها مدعوم من قبل السائقين عودة منفصلة تماما، يمكن أن توفر قيمة تنويع هائلة لمحفظتك. وعند النظر إلى محفظة متنوعة عبر فئات األصول، من الواضح أن معظم فئات األصول هذه تعتمد على نفس عوامل العائد أو الظروف األساسية إلنتاج عائداتها. ويعرض هذا دون داع للمحفظة لمخاطر الحدث، وهذا يعني أن حدث واحد، إذا كان الخطأ، يمكن أن تؤثر سلبا على محفظة بأكملها. ويبين الشكل أدناه أداء مكونات محفظة على أساس الحكمة التقليدية خلال سوق الدب من 2007-2009. وتشمل هذه المحفظة 10 فئات الأصول المتنوعة عبر الأسهم والسندات والعقارات، في كل من الولايات المتحدة ودوليا. ووفقا للحكمة التقليدية، تعتبر هذه الحافظة متنوعة للغاية. غير أنه من بين فئات الأصول العشرة، فإن السندات الأمريكية والدولية وحدها هي التي تتفادى الخسائر. انخفضت جميع فئات الأصول الأخرى بشكل حاد. وانخفضت محفظة موزعة بالتساوي لكل فئة من فئات الأصول بأكثر من 40 على مدى فترة ال 16 شهرا. ومن الواضح أن الحكمة الاستثمار التقليدية فشلت. المحافظ التي يتم إنشاؤها حول فئات الأصول هي محفوفة بالمخاطر دون داع، واتخاذ المخاطر غير الضرورية هو ما يعادل القمار مع أموالك. التنويع الحقيقي لا يمكن تحقيق التنويع الحقيقي للمحفظة إلا من خلال التنويع بين السائقين العائدين واستراتيجيات التداول، وليس فئات الأصول. تبدأ هذه العملية أولا بتحديد وفهم الظروف الأساسية الضرورية وعودة السائقين التي تكمن وراء أداء كل استراتيجية تداول. وتتكون استراتيجية التداول من عنصرين: نظام يستغل سائق العودة والسوق الذي هو الأنسب لالتقاط العائدات التي وعد بها سائق العودة. (نظام) استراتيجية التداول في السوق يتم الجمع بين استراتيجيات التداول ثم إنشاء محفظة استثمار متوازنة ومتنوعة. فئات الأصول الواردة في محافظ معظم المستثمرين هي ببساطة مجموعة فرعية مقيدة من المئات المحتملة (أو أكثر) من مجموعات من السائقين العائدين والأسواق المتاحة لإدراجها في محفظة. على سبيل المثال، فئة أصول الأسهم الأمريكية هي في الواقع الاستراتيجية التي تتألف من نظام الشراء إلى مراكز شراء طويلة في السوق الأسهم الأمريكية. ويعرف تعريف مخاطر المخاطر عادة في نظرية المحفظة على أنها الانحراف المعياري (التقلب) للعائدات. وبدون فهم السائقين العائدين الكامنين وراء الاستراتيجيات داخل المحفظة، فإن هذا التعريف النموذجي للمخاطر غير كاف. الصوت، عقلانية السائقين العودة هي المفتاح لأي استراتيجية تجارية ناجحة. لا يمكن تحديد المخاطر إلا من خلال فهم وتقييم هذه المحركات العودة. التاريخ مليء بأمثلة على استثمارات منخفضة المخاطر على ما يبدو (تتميز بعوائد شهرية ثابتة مع تقلبات منخفضة) أصبحت فجأة لا قيمة لها لأن الاستثمار لم يكن قائما على سائق عودة سليم. لذلك، ال يتم تحديد المخاطر من خالل تقلب العائدات. في الواقع، استراتيجيات التداول المتقلبة للغاية، إذا كان يقوم على الصوت، سائق العودة المنطقية، يمكن أن يكون مساهما آمنا في محفظة. لذلك، إذا كان تقلب العوائد ليس تعريف مقبول للمخاطر، ما هو تعريف أكثر ملاءمة الجواب: سحب. إن عمليات السحب هي أكبر عائق أمام العوائد المرتفعة والمقياس الحقيقي للمخاطر. فمن الأسهل بكثير أن تخسر المال مما هو عليه للتعافي من تلك الخسائر. على سبيل المثال، للتعافي من السحب 80 يتطلب أربعة أضعاف الجهد مما يفعل 50 السحب. ويجب أن تعالج خطة إدارة المخاطر على وجه التحديد القدرة التدميرية لعمليات السحب. التقلب والترابط على الرغم من أن التقلبات ليست مقياسا حقيقيا للمخاطر) نظرا ألن التقلب ال يصف بشكل كاف سائق العائد األساسي (، فإن التقلب ال يزال يساهم بشكل كبير في قوة تنويع المحفظة. نسب قياس أداء المحفظة، مثل نسبة شارب. تعبر عادة عن العلاقة بين العوائد المعدلة المخاطر ومخاطر المحفظة. لذلك، عندما يقلل التقلب، وزيادة نسبة شارب. وبمجرد وضع استراتيجيات التداول على أساس السائقين العائد السليم، وتنويع محفظة حقيقية ثم ينطوي على عملية الجمع بين المواقف الفردية التي تبدو أكثر خطورة في محفظة متنوعة أكثر أمنا. کیف یحسن الجمع بین المواقف أداء المحفظة تستند الإجابة علی الارتباط. والذي يعرف بأنه مقياس إحصائي لكيفية تحرك اثنين من الأوراق المالية فيما يتعلق ببعضهما البعض. كيف يكون هذا مفيدا إذا كانت العوائد مرتبطة سلبا مع بعضها البعض، عندما يكون تيار العودة واحد يفقد، تيار العودة آخر من المرجح الفوز. ولذلك، فإن التنويع يقلل من التقلب العام. إن تقلب تيار العائد المجمع أقل من تقلبات التدفقات الفردية للعائدات. ويؤدي هذا التنوع في تدفقات العائد إلى تقليل تقلب المحفظة، ونظرا لأن التقلب هو القاسم الرئيسي لمعدل شارب، مع انخفاض التقلبات، يزداد معدل شارب. في الواقع، في الحالة القصوى من الترابط السلبي المثالي، نسبة شارب يذهب إلى ما لا نهاية ولذلك، فإن الهدف من تنويع محفظة حقيقية هو الجمع بين استراتيجيات (على أساس السائقين عودة سليمة)، والتي هي غير مترابطة أو (حتى أفضل) ترتبط سلبا . اخلط األساسي يدرس معظم املستثمرين لبناء محفظة على أساس فئات األصول) عادة ما تقتصر على األسهم والسندات والعقارات احملتملة (واحملافظة على هذه املراكز على املدى الطويل. هذا النهج ليس فقط محفوفة بالمخاطر، وإنما هو ما يعادل القمار. يجب أن تتضمن المحافظ استراتيجيات تستند إلى برامج تشغيل سليمة وعودة منطقية. ويتم تحقيق أفضل عائد استثماري وثبات عبر مجموعة متنوعة من بيئات السوق من خلال الجمع بين استراتيجيات تجارية متعددة غير مترابطة (كل منها مصممة للاستفادة من سائق عائد منطقي ومتميز) إلى محفظة استثمارية متنوعة حقا. ويوفر التنويع الحقيقي للمحفظة أعلى عوائد على مر الزمن. إن محفظة متنوعة حقا سوف توفر لك عوائد أكبر وأقل مخاطر من محفظة متنوعة فقط عبر فئات الأصول التقليدية. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن زيادة إمكانية التنبؤ بالأداء المستقبلي عن طريق توسيع عدد السائقين العائدين المختلفين العاملين في الحافظة. إن فوائد تنويع المحفظة حقيقية وتوفر نتائج ملموسة ملموسة. ببساطة عن طريق تعلم كيفية تحديد السائقين عودة إضافية، سوف تكون قادرة على التحول من القمار محفظتك على واحد فقط منهم لتصبح مستثمر من خلال تنويع عبر العديد منهم. هل من الممكن الجمع بين خوارزميات مختلفة وذلك لتحسين أداء التداول في خاصة، لقد قرأت أن وسائل الاعلام الاجتماعية تتبع المشاعر، ومعالجة الإشارات الرقمية والشبكات العصبية كلها يمكن استخدامها لخوارزميات التداول. هل سيكون من الممكن إنشاء خوارزمية تجارية تجمع بين عناصر من هذه المجالات الثلاثة أم أن هذه الأساليب تستبعد بعضها بعضا إذا كانت غير متوافقة مع بعضها البعض إذا كنت تلتزم بأحد، يمكنك استخدام الآخر طلب 7 نوفمبر 11 في 21:02 نعم . أولا، فإنه من الأسهل بكثير المضي قدما إذا كنت توحيد إخراج توقعاتك بحيث تكون في نفس الوحدات (عوائد، على سبيل المثال، أو احتمالات حدوث حالة الحدث). بعد أن كنت قد فعلت هذا، هناك 3 نهج عامة: إشارة الترجيح: ثم تحتاج إلى تحديد مخطط الترجيح لعوامل الخاص بك. ريتشارد غرينولد لديه إجابة واحدة على هذا السؤال في ورقة له وزن الإشارة. لاحظ أن هناك عدد قليل جدا من الطرق لإشارات الوزن (التحسين، النماذج الفوقية، تجميع التوقعات، متوسط ​​نموذج بايزي، وزنها على أساس أداء خارج العينة، وما إلى ذلك). والمشكلة العامة لترجيح الإشارة تجتذب بحوثا هامة مؤخرا، وهي مشكلة صعبة لا يوجد توافق في الآراء بشأنها. تجميع الانتروبي: بدلا من إشارات الوزن يمكنك أيضا دمج الإشارات باستخدام الانتروبيا التجميع. هنا يمكنك تعيين درجات الثقة لكل إشارة وتطوير توزيع الخلفي الجديد. تجمع الخلط بين الإشارات بطريقة تفرض بنية أقل هامشية على توقعاتك. أتيليو ميوتشي لديه ورقة حول كيفية القيام بذلك. بناء نموذج باستخدام هذه الإشارات المستقلة كمتغيرات التنبؤ. قد تحاول يكا، الانحدار، نموذج هرمي، أو تقنية الفرقة. أنت أيضا لم يكن لديك للتأكد من أن الإشارات هي في نفس الوحدات على الرغم من أنه من شأنه أن يساعد الحدس الخاص بك. وبطبيعة الحال، يجب أن يشرع من خلال بعض إجراءات النمذجة والنظر في الخطي المشترك، غير ثابتة، وما إلى ذلك أجاب نوف 7 11 في 21:38 كما تذكر الشبكة العصبية، بشكل عام، قد ترغب في النظر إلى مزيد من تقنيات التعلم آلة مختلفة . في هذا الجانب، ذكر كوانت جاي أيضا التعلم الجماعي الذي هو المصطلح العام للجمع بين نماذج التعلم المختلفة. إد ترغب في توضيح حول هذه النقطة أبعد قليلا: في تعلم الآلة، والطرق التقليدية للجمع بين النماذج هي لجنة التصويت بسيطة، والتعبئة، وتعزيز (أدابوست)، الخ كل هذه، يمكنك ببساطة جوجل المصطلح للحصول على الكثير من المعلومات. تكديس التعميم. وتسمى أيضا مزج في الآونة الأخيرة، هو الحصول على أكثر وأكثر شعبية في عملية التعلم الآلي المهام. على سبيل المثال، قام كل من الفريقين الرئيسيين في جائزة نيتفليكس الشهيرة (مليون شخص) بتطبيق مزج كبير، وغالبا ما يحسن النماذج مع الآلاف من النماذج مجتمعة عن طريق المزج. للمزج، يمكنك الرجوع إلى هذه المدونة. من فريق نيتفليكس الفائز. وأيضا، والورقة الأصلية التي كتبها D. H. ولبرت. أجاب نوف 9 11 في 9:44 مهما كانت الطريقة التي تستخدمها، أوصي لك اختبار التنفيذ الخاص بك مع محاكاة مونتي كارلو وكذلك البيانات الحقيقية (على الرغم من أن تفعل هذه المواضيع الأخيرة لك التحيز التعدين البيانات، فإنه يمكن أن تعطي الاختيار التعقل على مونت كارلو الخاص بك المحاكاة.) بالنسبة لمعظم حالات خوارزميات متعددة، لن تكون تيارات الإرجاع مستقلة، ويجب أن تأخذ ذلك في الاعتبار في الاختبارات الخاصة بك. أما بالنسبة لطريقة الجمع، فإنني أقترح عليك أن تبدأ بسيطا بتخصيص بالدولار على قدم المساواة (أقرب إلى قاعدة 1N التي يبدو أنها تعمل بشكل جيد لمحافظ الأسهم)، أو على الأقل تخصيص المخاطر على قدم المساواة. من خلال هذا يعني شيئا على غرار وضع مبلغ ثابت من المال في كل استراتيجية كنت تتاجر، والسماح لهم عقد محافظهم الخاصة، وإعادة التوازن في المال على سبيل المثال. جدول شهري. أجاب نوف 8 11 في 6:29 نعم، يمكنك وهذا هو ما عليك القيام به. فإنه سيتم تسهيل منحنى الأسهم وسوف نقدم لكم عوائد أفضل تعديل المخاطر. بالطبع هذا هو في حال كان لديك استراتيجيات مختلفة حقا. نحن نستخدم برامج تسمى رايتدجيستمز ل باكتستينغ لأنها مجرد كبيرة، ويوفر القدرة على اختبار أنظمة التداول متعددة في واحد. أجاب أبريل 13 15 في 5:43 You39re لا 39using39 أن البرنامج. You39re بناء وبيعه. يرجى الإفصاح عن ذلك وصياغة إجاباتك بطريقة نزيهة. نداش بوب جانسن 9830 أبر 13 15 في 9:21 جوابك 2017 كومة الصرف، وشركة